基于回归方程的中国农村收入差距的分解——兼论教育对收入差距的...

Yit=exp(α+∑βiXit)(2)对模型进行了拟合之后能够得到yit=∑βiXit。我们将基尼系数按集中率(ConcentrationIndex)的分解公式应用于(2)式的两边,则有G(Y)=[∑E(Xi)/E(Y)]C(Xi),其中C表示集中率,E表示各变量的期望。但是很容易发现这样的简单处理忽略掉了残差项的作用,这会导致分解的结果的...

金融计量学第2课堂-金融时间序列线性模型

将上述求和结果代入Spearman相关系数的公式:ρ=1-6*∑d2/(n(n2-1))这里ρ表示Spearman相关系数,d表示rank差值,n表示样本量。举例说明:有5个样本,变量x的观测值为[15,20,40,10,50],变量y的观测值为[20,10,60,5,30]。对两个变量的观测值进行rank转换:x:[15,20,40,1...

这七种回归分析技术,学了不后悔~

在一个线性方程中,预测误差可以分解为2个子分量。一个是偏差,一个是方差。预测错误可能会由这两个分量或者这两个中的任何一个造成。在这里,我们将讨论由方差所造成的有关误差。岭回归通过收缩参数λ(lambda)解决多重共线性问题。看下面的公式在这个公式中,有两个组成部分。第一个是最小二乘项,另一个是β2...

七种回归分析方法 个个经典

线性回归使用最佳的拟合直线(也就是回归线)在因变量(Y)和一个或多个自变量(X)之间建立一种关系。用一个方程式来表示它,即Y=a+b*X+e,其中a表示截距,b表示直线的斜率,e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量(s)来预测目标变量的值。一元线性回归和多元线性回归的区别在于,多元线性回归有(>1)个自变量...

现代咨询方法与实务讲义知识点(一)

公式y=a+bX是式y=a+bx+e的拟合曲线。可以利用普通最小二乘法原理(OLS)求出回归系数。最小二乘法基本原则是对于确定的方程,使观察值对估算值偏差的平方和最小。由此求得的回归系数为:式中:xi、yi分别是自变量x和因变量y的观察值,、分别为x和y的平均值。